Par Chadha, HandsOn Global Management 創業者・CEO・CIO – インタビューシリーズ

Par Chadha, HandsOn Global Management の創業者・CEO・CIO であり、起業家、投資家、テクノロジーエグゼクティブとして、テクノロジー活用事業の構築と拡大に数十年の経験を持つ。2001 年に HandsOn Global Management を設立して以来、金融サービス、ヘルスケア、保険、法務市場におけるワークフロー自動化、ビッグデータ、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）、認知技術、人工知能への投資に注力してきた。また Rule14 の共同創業者であり、以前は Exela Technologies の会長兼エグゼクティブ・チェアマン、SourceHOV の会長を務めた。

HandsOn Global Management (HGM) Limited は、戦略的投資とビジネスサービスの交差点で活動するテクノロジー主導の企業で、資本投入と運用専門知識を組み合わせてテクノロジー活用事業を構築・拡大する。同社は AI 主導のヘルスケアサービス、具体的には収益サイクル管理、医療コーディング、環境音声リスニング、ヘルスケア分析にますます注力しており、企業ワークフロー全体に AI 活用の自動化とプロセス最適化も適用している。HGM は自社のモデルを投資会社と多角的サービスプロバイダーのハイブリッドと位置付け、買収、技術統合、運用実行を通じて北米、アジア太平洋、中東を含む市場での長期成長を追求している。

あなたは 2001 年に HandsOn Global Management を設立しましたが、人工知能が主流の投資テーマになるずっと前のことです。会社を設立しようと思ったきっかけは何ですか？また、ワークフロー自動化、データインテリジェンス、エージェント型 AI の進展に伴い、投資哲学はどのように変化しましたか？

HandsOn という名前は、私が組織をどのように考えているかを表しています。ハンズオンでなければ—ハンズオフであれば—私たちの組織には合いません。私自身を含め、事業を監督する人々には、私が『サーバント・リーダーシップ』と呼ぶ姿勢を実践してほしいと考えています。我々の仕事は、従業員に奉仕し、彼らがより成功できるよう支援することです。

テクノロジーは劇的に変化しましたが、根本的な問いはあまり変わっていません。テクノロジーはビジネスに何をより良くさせることができるのか、ということです。

自動化においては、私が『フレックス・キャパシティ』と呼ぶ概念を常に意識しています。従業員一人が 100 件の取引を処理できるところを、自動化により 250 件処理できるようになれば、同じコストを増やさずに成長余地を生み出したことになります。これにより事業はより収益性が高く、スケーラブルになります。

現在、AI はそれをさらに大きく前進させています。人が関与し、エージェント型 AI が組み込まれた多数のタスクをオーケストレーションする AI ベースのワークフローへと移行しています。このような企業は非常に高い需要があり、最も破壊的な企業の一つになると考えています。

したがってテクノロジーは進化しましたが、我々の哲学はハンズオンのままです。運用上の課題を理解し、生産性が創出できる領域を把握し、テクノロジーをビジネスに変換することです。

CEO と最高投資責任者（CIO）を兼務する立場から、持続可能なビジネスに成長する可能性のある AI 企業と、技術への短期的な熱狂から利益を得ているだけの企業を区別する特徴は何ですか？

私にとっての区別は、投資をビジネスに転換できるかどうかです。そうでなければ、投資は単なるコストに過ぎません。

知的財産や新技術に対する興奮は大きいかもしれませんが、結局は誰かがそれを使わなければなりません。何かを解決し、価値提案があり、最終的に収益を生み出す必要があります。

自動化を例に取ると、何を自動化するのかという機能を理解しなければなりません。マーケティング、営業、購買、HR、財務、管理、税務報告、セキュリティは全く異なる機能です。自動化はその事業が実際に行っていることに合わせて設計される必要があります。ガソリンスタンドは非常に特有のニーズがあり、レストランもまた高度に専門化されたニーズがあります。

長く存続する企業は、顧客が差異を実感できる、すなわち収益性の向上、スケーラビリティの向上、キャパシティの増大、または以前は経済的に不可能だったことができるようになる企業です。テクノロジーは重要ですが、最終的にはビジネスになる必要があります。

HandsOn Global Management は、企業の構築・買収・変革に積極的な運営役割を果たしています。このハンズオンアプローチは、従来のベンチャーキャピタルやプライベートエクイティモデルと比較して、AI 投資の評価方法にどのような変化をもたらしますか？

私は上層部に座って指示を出すだけのやり方は信じていません。常に、あなたの部下には課題があり、あなたの仕事はその課題を埋めて成功させることだと考えています。

つまり、投資を検討する際には運用面で考えます。誰がそれを運営するのか？どのように位置付けるのか？顧客やパートナーは誰か？価値提案は何か？スケーラブルになるか？

私は経営チームと密に協働しますが、運営担当者にリーダーシップを取ってもらいたいと考えています。紹介を行い、その人物に引き継がせ、メールの CC に入ってサポートし続けます。私たちにとって、投資の所有と事業の運営は完全に別々の活動ではありません。

多くの企業が AI を試していますが、ミッションクリティカルな業務全体に展開できている企業は少数です。孤立したパイロットから本格的な導入規模へ移行できる組織の違いは何ですか？

大きな要因は、組織自体が変化に備えているかどうかです。

テクノロジーは人材よりも速く進むことがあります。AI やエージェントを学んだばかりの新卒者はすぐに生産的になります。一方で、5 年、10 年、20 年の経験を持つ人は、慣れた領域から新しい領域へ移行するのが難しいことがあります。この傾向は米国、インド、フィリピン、ヨーロッパでも見られます。

これは単なる技術的課題ではなく、組織的課題となります。

変革を遂げる企業は、ワークフロー自体を変える覚悟があります。人とエージェント型 AI がプロセス内で協働し、さまざまなタスクをオーケストレーションすれば、仕事のやり方自体が変わります。

企業がその転換を行わなければ、他社がそれを行います。これは生き残りか死に別れかの局面です。変革を起こす企業は前進し、そうでない企業は変革に巻き込まれます。

HGM のヘルスケアイニシアチブには、自治型医療コーディング、音声・会話インテリジェンス、予測分析、そして管理・臨床ワークフロー全体で機能する AI エージェントが含まれます。正確性、プライバシー、患者の信頼を損なうことなく、ヘルスケアにおける摩擦を最も削減できるのはどの領域だと考えますか？

ヘルスケアにおける最大の課題の一つは、個別の機能はデジタル化したものの、全体としてはつながっていないことです。請求、加入手続き、ケアマネジメント、薬局、プロバイダーサービス、分析、収益サイクルが依然として分断されたシステムとして動いており、重複作業、非効率、コスト増、そして悪い体験を生み出しています。

答えは単なる別のアプリケーションではないと考えます。インテリジェンスはワークフローに組み込まれる必要があります。データ、プロセス、人を結びつけ、AI が現状を把握し、次を予測し、行動を提案し、適切に自動化できる作業を自動化する機会があるのです。

管理業務は明らかな出発点です。医療提供者は依然として手作業や事前承認、管理負担に直面しています。技術でこれらのワークフローを簡素化すれば、専門家のキャパシティが増し、最終的にケアに割く時間が増えます。

しかし、ヘルスケアにおいて信頼は極めて重要です。セキュリティ、コンプライアンス、ガバナンスはアーキテクチャに組み込まれなければなりません。技術は複雑さを簡素化すべきで、むしろ増やすべきではありません。目的は AI そのもののための AI ではなく、より良いケア、コスト削減、運用パフォーマンス向上、そしてメンバーとプロバイダーの体験向上です。

ヘルスケア、金融サービス、保険、政府といった規制産業において、どの意思決定を自治型 AI エージェントに委任し、どれを人間のレビューが必要とすべきか、企業はどのように判断すべきでしょうか？

責任所在が分岐点になると考えます。

規制対象の事業では、最終的に何が表現されているかについて誰かが責任を負います。例えばサイバーセキュリティでは、規制当局が経営陣や取締役会に情報開示を迅速に求め、上層部が公的声明に署名しなければならないことがあります。問題は、誰もすべてを、特に迅速に把握できないことです。

AI はツールを統合し、ベースラインを設定し、情報を整理してプロセスをはるかに生産的にします。しかし、これで責任が消えるわけではありません。

ヘルスケアは好例です。AI は予測、検出、提案、自動化が可能ですが、これらの機能はすべて同じリスクレベルではありません。アーキテクチャは自動化が適切な領域と、人が関与すべき領域を認識しなければなりません。意思決定の重要性が高いほど、ガバナンス、説明可能性、責任が重要になります。

完全に自治型 AI と完全に手作業のどちらかを選ぶ問題ではありません。AI が効果的に作業できる領域と、人が判断を下すか結果に責任を持つ必要がある領域を見極めることが課題です。

リアルタイムで情報を検索、監視、分析、要約するプラットフォームである Rule14 を共同設立しましたが、大規模言語モデルと生成 AI はデータマイニングで何を可能にし、どのような根本的なデータ課題が依然として残っていますか？

大規模言語モデルは、情報ベースの作業をはるかにスケーラブルにする機会を提供します。

何百人もの弁護士や専門家がコンテンツや情報を扱う事業がありますが、歴史的に彼らは大規模言語モデルよりもレガシーツールを多用してきました。私が興味を持つのは、ある目的で構築されたプラットフォームを正しくパッケージ化し、全く異なる目的で大規模に活用できる点です。

単にモデルが要約できるだけではありません。大量の情報を処理・パッケージ化・配信する経済性を変えることができます。

しかし、大規模言語モデルを持ったからといってすべてを知っていると安易に考えてはいけません。基礎となる情報は依然として重要で、実世界では必要なときに情報が不完全だったり入手できなかったりします。モデルは生産性を大幅に向上させますが、実際にどの情報を持っているかを理解する必要性はなくなりません。

HGM の戦略的エコシステムは、自治型医療コーディング、環境臨床文書化、インテリジェントワークフロー、決済、データ処理、AI 開発プラットフォームに取り組む企業で構成されています。人工的なエコシステムに企業を無理に組み込むことなく、ポートフォリオ全体で意味のある技術的・商業的協業をどのように実現していますか？

各社の得意分野を活用します。

サイバーセキュリティで例えるなら、小さなクラブを作るイメージです。私たちがサービス提供者で、他社はそれぞれの分野の専門家です。各社の最も優れた能力を活用します。私たちと組むことで、彼らは顧客基盤を拡大でき、私たちは彼らの得意分野の恩恵を受けられます。

同じポートフォリオにあるからといって、すべての企業が互いに利用しなければならないという考え方とは異なります。重要なのは、顧客が実際に活用できる形で機能を組み合わせることです。

社内でも同様のアプローチを取ります。適切な人材を結びつけ、運営担当者にリードさせます。彼らは共同で何ができるか、予算はどうか、製品ロードマップに入れるべきかを検討します。

協業は価値を創出しなければなりません。そうでなければ、無理に強制する理由はありません。

複数の地域・産業で投資、買収、運用変革を主導してきましたが、AI 製品を異なる規制環境、ビジネス文化、言語、デジタル成熟度に合わせて適応させる際に学んだことは何ですか？

文化は重要であり、個人的な関係も重要です。

人々がオフィスディレクトリや電話番号、メールだけで相互を知っている場合、非常に非人格的な関係と呼びます。すべてが順調なときは機能するかもしれませんが、構築・拡大・修正・トラブル対応の際には、相手を知ることがはるかに重要になります。

旅行を通じて、市場はすべて同じではないことを学びます。人々の食習慣、好きなスポーツ、教育制度、文化的感受性、不要な壁を作る要因などを知ります。国や人々、生活様式を深く理解すればするほど、関係のギャップを縮められます。

テクノロジーも同様です。市場ごとに成熟度は異なります。ある国は特定のプロフェッショナルサービスで米国より進んでいる一方、別の自動化分野では我々が先行していることもあります。

一つのモデルをそのまま全市場に適用して同じ結果を期待してはなりません。その市場の実情を理解し、利用者との関係を築く必要があります。

エージェント型 AI、認知オートメーション、物理的 AI が融合し続ける中で、過小評価されていると考える機会は何ですか？また、この次のオートメーションフェーズで企業を立ち上げる創業者にどんな助言をしますか？

AI ベースのワークフローは非常に高い需要があると考えます。人とエージェント型 AI がループに入るさまざまなタスクのオーケストレーションです。これらの企業が最も破壊的になると信じています。

破壊は予想以上に広範です。自動化は低層の労働力に影響すると考えがちですが、実際には中間層に影響が大きいと考えます。上位層はより多くをこなせるため中間層は減少します。コーディング、テスト、データ入力、データ分析は自動化され、ワークフローやダッシュボードがそれら機能の管理必要性を減らします。

さらに物理的側面があります。レストランは自動化が進んでいます。収穫や植付けの季節に人手が必要だった作業は、自治型機械、ロボット、ドローンに置き換えられています。この状況は急速に変化しています。

この移行には痛みが伴います。生産エンジンは少ない人手で済むようになります。しかし、生産性を向上させなければ、コスト構造が大きく異なる人口の多い国と競争できません。正しく実行できれば、これは新たなアメリカ世紀の始まりになると考えます。

創業者には、構築するワークフローと生産性に注力すべきです。仕事の実際のやり方の一部となるものを作り、ループ内で人がまだ必要とされる領域を理解し、技術を採用する組織も大きな人材転換を経験していることを認識してください。

素晴らしいインタビューをありがとうございました。詳しく知りたい読者は HandsOn Global Management をご覧ください。